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本杰明·赫什科维茨
Ben 经常担任全国各地地区法院以及美国国际贸易委员会和仲裁庭的首席出庭律师。他的工作为他赢得了《钱伯斯美国：美国知识产权：专利领域顶尖商业律师》的认可，该指南指出他是“全能律师”，既“精通技术，又是精明的出庭律师”，并且拥有“进行专利诉讼所需的所有技能”。他还获得了 IAM Patent 1000 的认可，该指南将他描述为“擅长围绕复杂的技术问题编织故事”，并且“非常聪明、勤奋、技术敏锐、细致、反应敏捷；他是全能律师，值得信赖”。《知识产权管理》杂志将他评为国家知识产权专利之星。在 Patexia 首届顶级专利诉讼律师评选中，他还被列为全美五大最佳表现律师之一。 BTI Consulting 将 Ben 列入其客户服务全明星名单，该名单旨在表彰那些“提供绝对最佳客户服务”的人。Ben 多次被 Lawdragon 评为“美国 500 名顶尖诉讼律师”之一。
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Florian Shkurti：课程
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周年报告 -HKLTI.HK周年报告 -HKLTI.HK
Enterprises 企業 In alphabetical order 按字母順序排列 Abacus Project Consultants Ltd. Acca Ltd. Actuant Global Sourcing Ltd. Adi Ltd. Adr Partnership Ltd. AECOM Asia Co Ltd. Aedas Ltd. AIA Group Ltd. Alliance Construction Materials Ltd. Aln Ltd. Arthur Yung & Associates Co Ltd. Arup Co Ltd. Asia卫星电信公司有限公司亚洲世界expo管理有限公司ATAL建筑服务工程有限公司Atelier Pacific Ltd. Atkins Atkins Atkins Atkins Beam Society Ltd. Belt Collins Ltd. Belt Collins International（HK）International（HK）Ltd. Black＆Veatch Hong Hong Hong Hong Ltd.中国投资信息服务有限公司中国海外控股有限公司中国资源建筑有限公司中国国家建设（澳门）中国国家建筑工程（HK）有限公司Chinney Construction Co Ltd.
简历 Aleksandr Shkatulov 博士
温度，国际可再生能源存储和系统会议 (IRES 2023)，2023 年 11 月 28 日至 30 日，德国亚琛。2. Shkatulov AI、Tranca I.、Genc E.、Linder M. 探索用于热化学储能的金属氧化物水合和碳化的结构-性能关系，第一届材料科学与工程人工智能会议，2023 年 11 月 22 日至 23 日，德国萨尔布吕肯。3. Shkatulov、AI、Huinink HP 用于低温和超低温热转化的盐水合物，
Alexey Naikov*，**，Anatoly Oreshkin*，**，Alexey Shvet
人工神经网络（ANN）和大语言模型的进展看起来很有希望的方法来应对上述挑战。实现这一目标的适当体系结构是检索增强的一代（RAG）[1,2]。rag将大语言模型（LLM）的优势与有关本地系统的特定知识相结合。此类服务在Internet上可用；但是，并非每个发展当局都可以允许将所有技术详细信息发送到远程互联网门户。本地抹布在安全环境中也很方便，在该环境中，对本地系统日志的实时访问，管理员体验记录和详细的组件描述对于准确的分析和决策至关重要。同时，在本地组织以外的任何系统都不得为这些数据提供。RAG包括几个组件：外部知识来源（本地文档），将查询和本地文档转换为向量的模型；检索器，搜索与用户查询最相关的文档中的数据；语言模型（生成器），该模型会考虑到最终答案
105评论Pratschke，B.Mairéad。 2024。生成ai ...
Pratschke，B。Mairéad。2024。生成的AI和教育：数字教学，教学创新和学习设计。（教育中的弹簧桥）。Cham：S Pringer Nature瑞士。 119页。 Pratschke的书解决了一个及时，变革性的话题：将生成人工智能（Genai）整合到教育中。 作者探讨了教学法的不断发展的景观，因为AI技术越来越嵌入到教学实践，课程设计和数字学习环境中。 此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的，为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。 Pratschke 具有关键的镜头，可以在AI支持的教育中导致收益，挑战和未来潜力，这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者，研究人员和教育技术爱好者的重要资源，对AI对数字教学的影响，教学创新和学习设计进行了详尽的分析。Cham：S Pringer Nature瑞士。119页。 Pratschke的书解决了一个及时，变革性的话题：将生成人工智能（Genai）整合到教育中。 作者探讨了教学法的不断发展的景观，因为AI技术越来越嵌入到教学实践，课程设计和数字学习环境中。 此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的，为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。 Pratschke 具有关键的镜头，可以在AI支持的教育中导致收益，挑战和未来潜力，这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者，研究人员和教育技术爱好者的重要资源，对AI对数字教学的影响，教学创新和学习设计进行了详尽的分析。119页。Pratschke的书解决了一个及时，变革性的话题：将生成人工智能（Genai）整合到教育中。作者探讨了教学法的不断发展的景观，因为AI技术越来越嵌入到教学实践，课程设计和数字学习环境中。此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的，为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。Pratschke 具有关键的镜头，可以在AI支持的教育中导致收益，挑战和未来潜力，这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者，研究人员和教育技术爱好者的重要资源，对AI对数字教学的影响，教学创新和学习设计进行了详尽的分析。具有关键的镜头，可以在AI支持的教育中导致收益，挑战和未来潜力，这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。它是教育者，研究人员和教育技术爱好者的重要资源，对AI对数字教学的影响，教学创新和学习设计进行了详尽的分析。
（2025.1.23）Prashkev Neuro Global ex Seminar_hp
摘要：NACHEV教授的研究计划的指导下是由广泛抵制的观念，即人的大脑太复杂而无法通过田野中主导的典型，低维模型来启用或可见。如果临床翻译是最终目标，则该立场在两种极端的数据尺度上迫使一种两m的方法：采用单独自适应模型和干预措施的单个受试者研究，以及采用机器学习支持的高维推断的大规模研究。它还迫使方法论灵活性，以临床，科学或操作目标为目标，是影响最快的途径。尽管神经系统是最复杂的，但其组织的结构压力可以说是最高的，并且其对正确表达的生成模型的可访问性因此最大。Nachev教授研究了开发多模式，> 3D大脑的深层生成模型的挑战和潜在的回报，这些分析涉及> 10^6的> 10^6个单个大脑体积图像跨越> 10^5的> 10^5截然不同的患者，由> 5 Petaflops驱动的> 5 PETAFLOPS的计算机，在代表性，预测性和处方性任务
对BRAF抑制剂的抗性使黑色素瘤对CHK1抑制1
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.14.632956 doi：Biorxiv Preprint
在冬季研究Pushkar Valley（Aravali中央）的蜘蛛动物群：Rajasthan Ajmer的生物多样性评估
摘要：Aravali是从印度拉贾斯坦邦东北到西南部的山脉。Pushkar Valley是拉贾斯坦邦Ajmer地区Aravalli系列的中心部分，是自然美景和文化遗产的宁静融合。该地区以其神圣的Pushkar湖和充满活力的骆驼博览会而闻名，山谷展示了拉贾斯坦邦的丰富传统。尽管施加了压力，但它仍然是一个珍贵的生物多样性和灵性的枢纽。蜘蛛属于Araneae的命令，它是动物王国中最大的主要生物。蜘蛛具有生态重要性，例如昆虫种群控制，其他动物的食物来源，其毒液的医疗用途和害虫控制。这项研究表明该地区存在较高的物种均匀度，并且该地区存在许多主要物种。它还表明社区可能是稳定且健康的，并具有功能齐全的生态过程。它还表明人为影响或保存完好的生态系统。关键字：Aravali，Aranea，Biovertity，Pushkar Valley，Rajasthan，Spider Fauna，冬季。1。简介阿杰默（Ajmer）中的阿拉瓦利（Aravali）中央地区通常被称为娜格·帕哈德（Naag Pahad），因为这座山的形状是蛇的。在拉贾斯坦邦地区，阿杰梅尔（Ajmer）的蜘蛛家庭数量最多，即24和近69种蜘蛛种（Singh＆Singh，2022年）。在2010年，Naag Pahad被包括在生物多样性遗产中（拉贾斯坦邦政府，2010年）。因此，重要的是协助其蜘蛛多样性。生物多样性包括三个级别1。物种多样性2。一词生物多样性描述了地球上的生命范围，包括所有生物，其遗传变异以及它们创造的生态系统。遗传多样性3。生态系统多样性（Heydari Mehdi等，2020）。“蜘蛛多样性”一词描述了在地球上几乎所有陆地栖息地中可能发现的各种蜘蛛物种。已知超过50,000种蜘蛛，它们在大小，形状，行为和生态作用方面差异很大。他们表现出了显着的适应，包括建立网站以捕获猎物，提供栖息地或帮助繁殖。他们还采用了特殊的狩猎方法，例如模仿，追求或伏击（Herberstein＆TSO，2011； Sawane，2022）。此外，它们会经历生理变化，以承受严峻的条件，例如在沙漠中或高海拔地区发现的情况。蜘蛛按顺序分类。成员命令Araneae具有分叉的身体，头孢章和腹部之间的花梗，在头皮胸上的四对腿，每个腿都分为七个片段，分为七个细胞，产生丝绸和八只眼睛（Chetia＆Kalita，2012年）。